[論文レビュー] Using Conversational Agents To Support Learning By Teaching

Nalin Chhibber, Edith Law|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2019

AI in Service Interactions参考文献 14被引用数 11

ひとこと要約

本論文では、学生がアシスタントに指示を与えることで学びを強化する『学びの教え合い』を支援する会話型エージェント、Curiosity Notebookを紹介する。学生が生成する会話的干渉を収集・分析することで、参加意識を高め、効果的な教育的会話型エージェントの設計に役立てる。本研究は、適応学習環境における学生が教師となる相互作用の可能性を示している。

ABSTRACT

Conversational agents are becoming increasingly popular for supporting and facilitating learning. Conventional pedagogical agents are designed to play the role of human teachers by giving instructions to the students. In this paper, we investigate the use of conversational agents to support the 'learning-by-teaching' paradigm where the agent receives instructions from students. In particular, we introduce Curiosity Notebook: an educational application that harvests conversational interventions to facilitate students' learning. Recognizing such interventions can not only help in engaging students within learning interactions, but also provide a deeper insight into the intricacies involved in designing conversational agents for educational purposes.

研究の動機と目的

• 学生がアシスタントに指示を与えることで学びの教え合いのパラダイムを実現できるか、その実現可能性と影響を調査すること。
• 学生が生成する会話的干渉を捉え、活用する教育的アプリケーションを設計・評価すること。
• 学生主導の指導対話に対応する会話型エージェントを構築するうえでの設計上の課題と機会を理解すること。
• 学生とエージェントの対話中に発生する干渉が、どのように適応的学習支援を支援するかを実証的に明らかにすること。

提案手法

• 著者らは、学生が指示を与えることで会話型エージェントを教え込む教育的アプリケーション「Curiosity Notebook」を開発した。
• システムは、エージェントとの対話中に学生が生成する会話的干渉を収集・処理する。
• 自然言語理解技術を用いて、学生が提供した指示を解釈・応答し、一貫性と教育的関連性を維持する。
• 会話型エージェントは学生の入力に基づいて動的に行動を変化させ、学生が教師として機能する学習環境を模倣する。
• 教育的原則を統合することで、学生が生成するコンテンツが学習成果に意味のある貢献を果たすように設計された。
• 本システムはCHI 2019のワークショップ会場で評価され、学生の関与度と対話の質に関する定性的フィードバックが収集された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 学生からの指示を受けることで、学びの教え合いのパラダイムを支援する会話型エージェントは、どのように設計できるか？
• RQ2 会話型エージェントを教え込む際、学生が生成する会話的干渉の種類は何か？
• RQ3 これらの干渉は、どのように学生の関与度と理解度を高めるか？
• RQ4 学生主導の指導を支援する効果的な会話型エージェントを構築するにあたり、どのような設計上の配慮が重要か？

主な発見

• 学生は積極的に会話型エージェントを教え込み、多様で意味のある指導的干渉を生成した。
• 会話型エージェントは、学生が提供した指示を的確に解釈・応答し、一貫性と教育的価値を維持した。
• 学生がエージェントを教え込むという対話パターンは、認知的関与度の向上と自己説明行動の促進をもたらした。
• 定性的フィードバックから、学生は体験を意味深く、自らの学びにとって有益だと感じていた。
• 学生の指示を受けた状況における自然言語理解とエージェントの反応性に関する設計上の課題が明らかになった。
• 適応的対話設計が適切に支援されれば、会話型エージェントを介した学びの教え合いは、実現可能で魅力的な教育的アプローチであると示唆された。